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ISSN:1672-7800

CN:42-1671/TP

主管单位：湖北省科学技术厅

主办单位：湖北省科技信息研究院

主编：陈学东

出版周期：月刊

电话：027-87891823

官网：www.rjdk.org.cn

邮箱：softwareguide@163.com

地址：湖北武汉洪山路2号湖北科教

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2026年第25卷第3期

专题：AI智能体前沿技术
多智能体协作工作流综述 AI导读

“介绍了多智能体工作流领域的研究进展，专家们探索了工作流生成、优化及安全保障技术，为提升工作效率和管理模式提供新思路。”

夏冰, 胡梦良, 袁天, 王永, 赵迎利, 吴厚坡

DOI：10.11907/rjdk.261001

摘要：运行在多智能体系统中的工作流，将多个智能体能力、组织管理机制与通信协议组合成可执行的子任务序列，对协作任务完成、生成结果、工作效率、管理模式产生不可忽视的影响。介绍多智能体工作流概念、工作流分类、组成和生命周期，总结对比典型多智能体工作流生成技术、工作流优化技术、工作流安全保障技术。研究指出，当前多智能体工作流生成技术的核心是任务解耦，工作流优化重点在于降低资源消耗和提升生成结果质量，需增加智能体自身安全、引入安全通信协议以保障智能体工作流安全。
关键词：多智能体系统;工作流生成;工作流优化;工作流安全

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更新时间：2026-03-27
面向移动端智能体的端到端自动化评测框架 AI导读

“专家提出移动端智能体统一自动化评测框架，构建多维度指标体系，实现全自动化评测与跨平台适配，为智能体评测提供有效工具。”

张光华, 王宇, 张思远, 褚一杰

DOI：10.11907/rjdk.251724

摘要：随着移动端智能体在智能手机中的广泛应用，其功能、性能与安全的评测仍缺乏统一的自动化框架。为此，提出一套面向移动端智能体的统一自动化评测框架。首先，通过构建多维度评测指标体系，确立了评测标准；其次，基于该体系构建全自动化机制，实现了用户级任务生成、智能体操作驱动与数据采集，并自动化完成智能体任务完成度及安全风险的评测；最后，借助统一接口与模型，实现跨平台适配机制。与基线评测的对比实验表明，MESA在任务完成情况刻画的细粒度、评测流程自动化程度以及功能评测覆盖范围等方面均具有优势。基于MESA对国内外10款主流移动端智能体进行评测，平均任务完成度为30.74%，平均耗时13.49 s，提示注入、隐私泄露、权限滥用及指令偏离等风险发生率分别为15.72%、23.28%、19.64%和37.10%。实验结果验证了框架的有效性，为移动端智能体评测提供了统一工具和方法。
关键词：移动端智能体;自动化评测;多模态评测;安全风险;任务完成度

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更新时间：2026-03-27
多模态智能体社会网络：从认知推理到群体涌现 AI导读

“介绍了其在人工智能领域的研究进展，专家构建了涵盖个体认知、交互通信、群体演化、系统工程与安全伦理的5层智能体技术体系架构，为构建下一代社会化智能体系统提供理论依据。”

章育诚

DOI：10.11907/rjdk.261031

摘要：随着人工智能向认知智能演进，多模态大模型正在经历从单体直觉决策向群体智能涌现的范式跃迁。针对传统思维链范式在处理动态复杂推理任务时的局限性，构建涵盖个体认知、交互通信、群体演化、系统工程与安全伦理的5层智能体技术体系架构。首先，在个体与交互层分析视觉前瞻引导下的结构化推理及模型上下文协议在消除协作孤岛中的核心作用；其次，在群体与系统层探讨从反从众辩论到大规模社会模拟的演变规律，揭示社会规范与群体记忆的自组织形成机制；最后，直面去中心化网络中的安全挑战，提出协作式对齐与互信机制。通过剖析当前研究在Sim-to-Real迁移中的认知瓶颈，展望从显式语言向潜在空间通信、从工具使用向工具创造演进的未来愿景，为构建下一代社会化智能体系统提供理论依据。
关键词：多模态大模型;多智能体系统;群体智能;社会模拟;现实鸿沟;智能体对齐

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更新时间：2026-03-27
基于Stackelberg博弈与智能合约的工业领域移动众包数据交易方案 AI导读

“介绍了其在工业领域移动众包数据交易领域的研究进展，相关专家利用博弈论、强化学习、区块链和数字孪生技术对优化众包服务质量开展研究，为解决工业物联网网络环境易受恶意攻击、众包任务报酬分配不合理等问题提供解决方案。”

李睿, 张灵杰, 周倩, 秦晓磊

DOI：10.11907/rjdk.251796

摘要：工业领域移动众包数据交易面临着一系列挑战，工业物联网网络环境易受恶意攻击、众包任务报酬分配不合理、众包工人参与积极性低下、任务执行流程不够公开透明以及任务记录容易被篡改等问题，会降低众包系统的可靠性。为此，利用博弈论、强化学习、区块链和数字孪生技术对优化众包服务质量开展研究。首先，基于演化博弈和数字孪生的任务分配方案，通过建模四方演化博弈分析交互行为，利用数字孪生模型和强化学习算法预防欺诈行为；其次，基于Stackelberg博弈和智能合约的众包数据交易方案，引入区块链和智能合约提升交易透明度和可靠性，通过三阶段Stackelberg博弈优化收益分配；最后，基于智能体建模的博弈决策分析，使用多智能体强化学习在数字孪生环境中模拟博弈决策演化，以提升预测准确度，并探讨DDPG算法模型中超参数对学习结果的影响。理论分析与仿真验证表明，所提模型具有一定的有效性，为工业领域移动众包数据交易方案提供了新的解决方法。
关键词：移动众包;博弈论;强化学习;区块链;多智能体;数字孪生

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更新时间：2026-03-27